多くのDX担当者様とお話しする中で、このような切実なお悩みをよく伺います。 「AIが有効なのはわかっているが、現場の業務が複雑すぎて、どこから手をつければいいか分からない」 「ヒアリングをしようにも、現場が多忙で協力が得られず、結局頓挫してしまう」
AI（RAGや予測モデル）の構築に必要なのは、綺麗なマニュアルではなく、「現場で実際に起きている泥臭い判断」のデータです。これを吸い上げるための具体的なステップをご提案します。
AI実装へ向けた「3ステップ」の具体像
単に「可視化」するのではなく、以下のプロセスでAIが動く土台を作ります。
1.【抽出】BPECによる「薄く・広い」棚卸し 従来のコンサルのように数ヶ月かけるのではなく、BPECの独自メソッドで「誰が・何の判断に・どれだけの時間を使っているか」を最短2週間で数値化します。
2.【特定】AI投資対効果（ROI）の判定 可視化したデータから「ベテランの判断時間が長く、かつAIで代替可能な工程（例：官能検査の判断基準、在庫の勘コツ）」を特定。失敗しない投資先を絞り込みます。
3.【構築】知見のデータ化とAI実装 特定された重要業務に絞って、Mt.SQUAREがRAG構築や異常検知モデルの導入をコンサルティング。現場の「暗黙知」をデジタルの「資産」へ変換します。
なぜ、他の手法ではなく「BPEC」なのか？
製造現場には、職人気質の文化やITへの抵抗感が少なからず存在します。BPECが選ばれる最大の理由は、「現場の負担が圧倒的に軽い」ことにあります。
- 現場の手を止めない： 選択式のアンケート回答が中心で、詳細なヒアリング時間を削減。
- 「納得感」のあるレポート： 自分の業務がどうAIに助けられるのかが視覚化されるため、現場の協力が得やすくなります。
「AI導入の旗振りはしているが、具体的なロードマップが描けていない」という状況であれば、弊社のコンサルティング事例を含めた資料がヒントになるはずです。
▼【資料ダウンロード】業務課題への最速アプローチ手法「BPECとは」
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